【摘 要】
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随着企业之间关系越来越紧密,产品的种类日趋丰富,产品需求的不确定性不断增加,市场风险不断加大,如何有效的控制供应链风险成为各个企业至关重要的问题.从最初的Va R模型发展成现在广泛使用的CVaR条件风险模型,风险度量工具也在不断的优化.CVaR方法可以考虑极端情况的风险值,并且满足次可加,凸函数等良好的性质,但同时CVaR方法因为对风险的严格控制而在利润的追求方面显得过于保守.企业的目标是在尽量高
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随着企业之间关系越来越紧密,产品的种类日趋丰富,产品需求的不确定性不断增加,市场风险不断加大,如何有效的控制供应链风险成为各个企业至关重要的问题.从最初的Va R模型发展成现在广泛使用的CVaR条件风险模型,风险度量工具也在不断的优化.CVaR方法可以考虑极端情况的风险值,并且满足次可加,凸函数等良好的性质,但同时CVaR方法因为对风险的严格控制而在利润的追求方面显得过于保守.企业的目标是在尽量高的利润情况下严格控制风险在可承受范围内,这就引出了一个新的组合决策方法——利润-CVaR决策方法,它可以在控制风险的前提下更加有效的实现企业利润目标.供应链的数据量巨大,如果用经典统计方法进行统计推断,检测步骤繁琐,这时贝叶斯方法更为适合.本文针对具有提前期的产品,用贝叶斯更新的思想,在正态分布假设的基础上通过样本估计量对先验分布进行更新得到最终的后验分布,推出提前期产品的后验分布仍然是正态分布.目前将利润-CVaR模型用于提前期产品的研究还很少,在此基础上更对集中决策和分散决策进行了讨论,讨论供应链成员的风险厌恶程度对决策的影响。本章共建立了两组对比模型,用三种风险度量方法:利润,条件风险,利润-CVaR,对提前期产品和一般产品的最优订购问题进行探讨.首先在各个生产时间区间结合提前期分布建立风险度量模型,再从整体出发,比较整个产品过程的最优提前期和最优订购量,并对于不同的λ对于模型的变化进行探究.因为模型整体趋于复杂,一些方程的数值解需要借助编程实现.
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